【摘要】：類電磁機制(Electromagnetism-like mechanism,EM)算法是由S.I.Birbil和S.C.Fang于2003年提出的一種智能優(yōu)化算法。其優(yōu)化思想是模擬電磁場中帶電粒子之間的吸引-排斥機制,尋優(yōu)機制簡單、收斂速度快。與其它算法相比,EM算法表現(xiàn)出極其強大的全局搜索能力。但是,在求解部分高維、多峰問題時,EM算法也存在收斂性差的情況,易陷入局部最優(yōu)值。電磁綜合問題多為模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、目標(biāo)函數(shù)非線性的多目標(biāo)問題,傳統(tǒng)的優(yōu)化算法已經(jīng)不能滿足電磁綜合問題的高求解精度和效率的要求;多目標(biāo)問題通常包含多個目標(biāo)函數(shù),分別對應(yīng)不同的設(shè)計指標(biāo)。傳統(tǒng)的多目標(biāo)方法如加權(quán)組合法(weighted aggregation,WA)將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題,但由于很難確定各分項加權(quán)系數(shù),容易造成僅部分指標(biāo)達到要求但個別指標(biāo)未達到要求的情況。需要反復(fù)嘗試,設(shè)置過程繁瑣耗時。針對以上兩個問題,本文首先對標(biāo)準(zhǔn)EM算法進行了改進,并將改進后的算法應(yīng)用于兩個單目標(biāo)電磁綜合問題;接著設(shè)計了一種基于改進EM算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的方案,并將該方法應(yīng)用于三個多目標(biāo)電磁綜合問題。本文的主要工作可歸納如下:(1)簡單介紹了EM算法。分別從算法的基本原理、算法描述、算法流程三大方面對EM算法進行介紹,為后續(xù)對EM算法的改進奠定理論基礎(chǔ)。(2)提出了一種改進的EM算法——IEM算法,引入早熟的判斷和處理機制,對陷入早熟狀態(tài)的帶電粒子,迭代時以一定的概率選中進行小波變異。應(yīng)用一般標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)和高維測試函數(shù)對其進行測試分析,并將其與標(biāo)準(zhǔn)EM算法以及傳統(tǒng)的DE算法、PSO算法進行比較。(3)研究了IEM算法用于單目標(biāo)電磁綜合問題。首先,應(yīng)用IEM算法綜合FIR數(shù)字濾波器,分別對FIR低通數(shù)字濾波器和帶通數(shù)字濾波器進行綜合。并將仿真結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)EM算法、GA算法、PSO算法的設(shè)計結(jié)果進行比較。接著,應(yīng)用IEM算法綜合一種雙層方形頻率選擇表面結(jié)構(gòu),并將優(yōu)化后的頻率選擇表面以覆層的形式加載到微帶天線上,比較加載前后微帶天線的方向性和增益。(4)研究了IEM算法用于多目標(biāo)電磁綜合問題。提出了一種適用于多目標(biāo)優(yōu)化問題的方法,引入分層優(yōu)化機制,運用IEM算法對多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計中的多個目標(biāo)函數(shù)逐個進行尋優(yōu)。將該方法應(yīng)用于微波器件優(yōu)化設(shè)計中,分別對L折疊形單極天線、雙頻帶縫隙天線以及雙軸同軸型微波介質(zhì)濾波器進行建模優(yōu)化設(shè)計,并將仿真結(jié)果與現(xiàn)有文獻的結(jié)果進行對比。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN713;TP18

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本文編號：2641048